基于Sentinel-2的老挝北部刀耕火种农业遥感监测及其特征研究

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刀耕火种农业是热带山区古老而广泛存在且又备受争议的传统自给农业形式,是一种复杂、动态的农林复合系统。2008年以来,刀耕火种农业已成为联合国“减少砍伐森林和森林退化导致的温室气体排放”(REDD/2008)计划的重要议题,其发展状况与联合国多个可持续发展目标(SDGs)密切相关。刀耕火种农业引起的碳排放、碳循环等问题已成为学界关注焦点并在政策层面得到高度重视。针对刀耕火种农业确切分布、规模、时空特征等遥感研究的缺乏,同时已有研究主要局限于地方尺度,而对区域及以上尺度的刀耕火种农业高精度的监测有待加强。本文首先定量评价了Sentinel-2 A/B影像在刀耕火种农业监测方面的可用性,基于2016-2019年的Sentinel-2 A/B可获取的7159景高时空间分辨率的卫星影像,完善了一套集合物候特征、光谱属性、多步阈值方法,用于刀耕火种农业遥感监测的NDre1m指数算法。接着以典型的热带山区老挝北部的刀耕火种农业为研究对象,探讨刀耕火种农业的相关特征。基于此得出以下几个结论:1)明确了Sentinel-2 A/B影像云覆盖适宜阈值为20%,此阈值下老挝北部Sentinel-2 A/B历史影像云量具有旱季影像获取概率高,雨季获取概率低,且旱季西部省域获取概率远高于东部,雨季西部影像获取概率则略低于东部地区时空特征。定量评价了Sentinel-2 A/B影像在遥感监测方面具备的兼容性和延续性,且Sentinel-2 A/B影像较高的时空分辨率及旱季影像高获取概率为刀耕火种农业遥感监测提供了优势的数据基础。2)22个光谱指数中,NDVIre2、NDVIre2n、NDVIre3和NDre3n 4个光谱指数不能对火烧地和自然林进行识别。此外的17个光谱指数,光谱区间大于1的指数中,对于火烧地识别的能力从高到低依次为SR、SRre2、SRre1、CIre、MSRre、MSRren。光谱区间在小于等于1的指数从高到低依次是NBR、NDre1m、NDVI、NDre2m、NDre2、NDre1、NDVIre1、NDVIre1n、GNDVI、MNDre、DVI,纯红边光谱指数中NDre2识别的敏感程度最高,部分红边指数中NDre1m识别效果最优,非红边指数最强的是NBR。再结合多步阈值和精度验证22个光谱指数中,NDre1m指数是识别刀耕火种农业火烧特征的最优指数。3)整个老挝北部刀耕火种农业区的面积为8426.34 km2,占老挝北部总面积的5.45%,占老挝北部耕地面积的78.48%。刀耕火种农业面积最大的的省份是沙耶武里占整个老挝北部刀耕火种面积的16.81%,接着依次是琅勃拉邦、万象、波里坎塞、万象市、华潘、乌多姆赛、川圹、丰沙里、赛宋本、波乔和琅南塔。中部地区的刀耕火种农业面积略大于东部地区和西部地区。刀耕火种农业在海拔2300 m以下均有出现,在500 m左右的面积最大。坡度在5~45°均有出现,峰值出现在15°左右。本文为Sentinel-2数据在刀耕火种领域的研究开展提供一定的借鉴作用,同时为更加精确的刀耕火种农业监测算法和空间分布信息能够为刀耕火种农业剧烈变化产生的相关影响研究提供前提数据基础。
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